Was sind Open-Source-LLMs für die Datenanalyse?
Open-Source-LLMs für die Datenanalyse sind spezialisierte große Sprachmodelle, die entwickelt wurden, um Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen, Dokumenten, Diagrammen, Tabellen und multimodalen Inhalten zu verarbeiten, zu interpretieren und zu extrahieren. Mithilfe fortschrittlicher Deep-Learning-Architekturen, einschließlich Reasoning-Fähigkeiten und Vision-Language-Verständnis, können sie strukturierte und unstrukturierte Daten analysieren, mathematische Berechnungen durchführen, Datenvisualisierungen generieren und intelligente Antworten auf analytische Anfragen liefern. Diese Modelle demokratisieren den Zugang zu leistungsstarken Analysewerkzeugen und ermöglichen es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, hochentwickelte Datenanalyseanwendungen zu erstellen, die Berichterstellung zu automatisieren und umsetzbare Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen mit beispielloser Genauigkeit und Effizienz zu gewinnen.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL ist ein Vision-Language-Modell der Qwen2.5-Serie, das in mehreren Aspekten erhebliche Verbesserungen aufweist: Es verfügt über starke visuelle Verständnisfähigkeiten, erkennt gängige Objekte und analysiert Texte, Diagramme und Layouts in Bildern; es fungiert als visueller Agent, der in der Lage ist, zu argumentieren und Tools dynamisch zu steuern; es kann Videos von über 1 Stunde Länge verstehen und Schlüsselereignisse erfassen; es lokalisiert Objekte in Bildern präzise durch die Generierung von Bounding Boxes oder Punkten; und es unterstützt strukturierte Ausgaben für gescannte Daten wie Rechnungen und Formulare.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Umfassende multimodale Datenanalyse
Qwen2.5-VL-72B-Instruct ist ein Vision-Language-Modell der Qwen2.5-Serie, das in mehreren Aspekten erhebliche Verbesserungen aufweist: Es verfügt über starke visuelle Verständnisfähigkeiten, erkennt gängige Objekte und analysiert Texte, Diagramme und Layouts in Bildern; es fungiert als visueller Agent, der in der Lage ist, zu argumentieren und Tools dynamisch zu steuern; es kann Videos von über 1 Stunde Länge verstehen und Schlüsselereignisse erfassen; es lokalisiert Objekte in Bildern präzise durch die Generierung von Bounding Boxes oder Punkten; und es unterstützt strukturierte Ausgaben für gescannte Daten wie Rechnungen und Formulare. Das Modell zeigt eine hervorragende Leistung über verschiedene Benchmarks hinweg, einschließlich Bild-, Video- und Agentenaufgaben, mit einer Kontextlänge von 131K, die eine tiefe Analyse umfangreicher Datensätze ermöglicht. Mit 72 Milliarden Parametern zeichnet sich dieses Modell durch die Extraktion strukturierter Informationen aus komplexen visuellen Datenquellen aus, was es ideal für umfassende Datenanalyse-Workflows macht.
Vorteile
- Leistungsstarke multimodale Analyse von Diagrammen, Tabellen und Dokumenten.
- Unterstützt die strukturierte Datenextraktion aus Rechnungen und Formularen.
- 131K Kontextlänge für die Analyse umfangreicher Datensätze.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen mit 72 Milliarden Parametern.
- Erfordert eine ausgewogene Preisgestaltung von 0,59 $/M Token auf SiliconFlow.
Warum wir es lieben
- Es liefert modernste multimodale Datenanalyse und extrahiert nahtlos Erkenntnisse aus visuellen Daten, Diagrammen und langen Dokumenten mit außergewöhnlicher Genauigkeit.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324 verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 671 Milliarden Parametern und integriert Reinforcement-Learning-Techniken aus dem DeepSeek-R1-Modell, wodurch seine Leistung bei Reasoning-Aufgaben erheblich verbessert wird. Es hat bei Evaluierungssets in Bezug auf Mathematik und Codierung Ergebnisse erzielt, die GPT-4.5 übertreffen. Das Modell hat auch bemerkenswerte Verbesserungen bei der Tool-Aufrufung, dem Rollenspiel und den Fähigkeiten zur zwanglosen Konversation erfahren.
DeepSeek-V3: Fortgeschrittenes Reasoning für komplexe Datenanalyse
DeepSeek-V3-0324 verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 671 Milliarden Parametern und integriert Reinforcement-Learning-Techniken aus dem DeepSeek-R1-Modell, wodurch seine Leistung bei Reasoning-Aufgaben erheblich verbessert wird. Es hat bei Evaluierungssets in Bezug auf Mathematik und Codierung Ergebnisse erzielt, die GPT-4.5 übertreffen. Darüber hinaus hat das Modell bemerkenswerte Verbesserungen bei der Tool-Aufrufung, dem Rollenspiel und den Fähigkeiten zur zwanglosen Konversation erfahren. Mit einer Kontextlänge von 131K zeichnet sich DeepSeek-V3 durch komplexes analytisches Reasoning aus, was es perfekt für Datenwissenschaftler macht, die anspruchsvolle mathematische Berechnungen, statistische Analysen durchführen und Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewinnen müssen. Das effiziente MoE-Design des Modells gewährleistet eine leistungsstarke Performance bei gleichzeitig angemessenen Rechenkosten von 1,13 $/M Ausgabetoken und 0,27 $/M Eingabetoken auf SiliconFlow.
Vorteile
- Außergewöhnliche Reasoning-Fähigkeiten für mathematische Analysen.
- Effiziente MoE-Architektur mit insgesamt 671 Milliarden Parametern.
- Überragende Leistung bei Codierungs- und Datenmanipulationsaufgaben.
Nachteile
- Primär textfokussiert ohne native Vision-Fähigkeiten.
- Moderate Preisgestaltung für umfangreiche analytische Workloads.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert modernstes Reasoning mit mathematischer Leistungsfähigkeit, was es zum bevorzugten Modell für komplexe Datenanalysen macht, die eine tiefe logische Verarbeitung und statistische Berechnungen erfordern.
GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das Vision-Language-Modell (VLM) der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Basierend auf einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 106 Milliarden Parametern und 12 Milliarden aktiven Parametern führt es Innovationen wie 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) ein, die seine Wahrnehmungs- und Reasoning-Fähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessern. Das Modell verfügt über einen 'Denkmodus'-Schalter, der es Benutzern ermöglicht, flexibel zwischen schnellen Antworten und tiefem Reasoning zu wählen.
GLM-4.5V: Intelligentes multimodales Datenverständnis
GLM-4.5V ist das Vision-Language-Modell (VLM) der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Das Modell basiert auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air, das insgesamt 106 Milliarden Parameter und 12 Milliarden aktive Parameter besitzt, und verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten zu erzielen. Technisch führt GLM-4.5V Innovationen wie 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) ein, die seine Wahrnehmungs- und Reasoning-Fähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessern. Durch Optimierung über die Phasen des Vortrainings, des überwachten Fine-Tunings und des Reinforcement Learnings ist das Modell in der Lage, vielfältige visuelle Inhalte wie Bilder, Videos und lange Dokumente zu verarbeiten und erreicht unter Open-Source-Modellen seiner Größe auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Spitzenleistung. Darüber hinaus verfügt das Modell über einen 'Denkmodus'-Schalter, der es Benutzern ermöglicht, flexibel zwischen schnellen Antworten und tiefem Reasoning zu wählen, um Effizienz und Effektivität auszugleichen. Mit einer Kontextlänge von 66K und wettbewerbsfähigen Preisen von 0,86 $/M Ausgabetoken und 0,14 $/M Eingabetoken auf SiliconFlow bietet GLM-4.5V einen außergewöhnlichen Wert für umfassende Datenanalyseaufgaben.
Vorteile
- Spitzenleistung bei 41 multimodalen Benchmarks.
- Flexibler 'Denkmodus' zum Ausgleich von Geschwindigkeit und Tiefe.
- Effiziente MoE-Architektur mit 12 Milliarden aktiven Parametern.
Nachteile
- Kleinere Kontextlänge (66K) im Vergleich zu Wettbewerbern.
- Kann Moduswechsel für optimale Leistung erfordern.
Warum wir es lieben
- Es bietet eine unvergleichliche Flexibilität mit seinem Denkmodus-Umschalter, der Datenanalysten ermöglicht, nahtlos zwischen schneller Exploration und tiefem analytischem Reasoning über multimodale Datensätze zu wechseln.
Vergleich von LLM-Modellen für die Datenanalyse
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden Open-Source-LLMs für Datenanalyse im Jahr 2025, jedes mit einzigartigen Stärken. Qwen2.5-VL-72B-Instruct zeichnet sich durch multimodale visuelle Datenanalyse aus, DeepSeek-V3 bietet fortgeschrittenes Reasoning für mathematische Berechnungen, und GLM-4.5V bietet flexible Denkmodi für vielfältige analytische Aufgaben. Dieser direkte Vergleich hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihre spezifischen Datenanalyseanforderungen auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | Preise (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Vision-Sprachmodell | $0.59/M tokens | Multimodale Datenextraktion |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | Reasoning-Modell | $1.13/M output, $0.27/M input | Fortgeschrittenes mathematisches Reasoning |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Vision-Sprachmodell | $0.86/M output, $0.14/M input | Flexible Denkmodi |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für 2025 sind Qwen2.5-VL-72B-Instruct, DeepSeek-V3 und GLM-4.5V. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine Innovation, Leistung und seinen einzigartigen Ansatz zur Lösung von Datenanalyseproblemen aus – vom multimodalen Dokumentenverständnis über fortgeschrittenes mathematisches Reasoning bis hin zu flexiblen analytischen Workflows.
Für die visuelle Datenanalyse sind Qwen2.5-VL-72B-Instruct und GLM-4.5V die erste Wahl. Qwen2.5-VL-72B-Instruct zeichnet sich durch die Analyse von Texten, Diagrammen und Layouts in Bildern aus und unterstützt strukturierte Ausgaben für gescannte Daten wie Rechnungen und Formulare. GLM-4.5V bietet mit seinem flexiblen Denkmodus eine Spitzenleistung bei multimodalen Benchmarks, was es ideal für vielfältige visuelle Datenanalyseaufgaben macht, einschließlich Bildern, Videos und langen Dokumenten.